Yif18
Yif18

梯度下降

使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值，梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解

 学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常是需要通过多次实验找到的

当训练数据集的样本较多时，梯度下降每次迭代的计算开销较大，因而随机梯度下降通常更受青睐。

一维梯度下降

学习率

梯度下降算法中的正数η通常叫作学习率。这是一个超参数，需要人工设定，如果使用过小的学习率，会导致xx更新缓慢从而需要更多的迭代才能得到较好的解

多维梯度下降

随机梯度下降

你可能感兴趣的:(梯度下降)

  • 【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？(1)问题背景量纲不一致：例如：特征1：年龄（范围0-100）特征2：收入（范围0-1,000,000）梯度下降的困境：量纲大的特征（如收入）会导致梯度更新方向偏离最优路径，收敛缓慢。量纲小的特征（如
  • 【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现 我爱一条柴ya 学习AI记录人工智能神经网络深度学习aiAI编程
    一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈，使深度学习成为可能。为什么需要反向传播？参数规模爆炸：现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行：复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求：梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
  • 深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现（BERT-base微调）4.
  • python实现多元线性回归算法 (附完整源码) 源代码大师 python算法完整教程算法python线性回归
    python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算，并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面，代码中还包含了一个使用梯度下降法（GradientDescent）优化参数的实现。多元
  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾 城主_全栈开发 机器学习机器学习深度学习人工智能
    #DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
  • 深度学习：梯度下降法 数字化与智能化 人工智能深度学习深度学习梯度下降法
    一、梯度的概念（1）什么是梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn)，其梯度是一个由函数偏导数组成的向量，其梯度表示为：Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中，∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
  • GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
    核心定位：一种通过串行集成弱学习器（决策树）、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法，在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、GBDT是什么？全称：GradientBoostingDecisionTree（梯度提升决策树）本质：Boosting集成学
  • 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(一） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归逻辑回归
    这一章告诉你如何用TensorFlow构建简单的机器学习系统。第一部分回顾构建机器学习系统的基础特别是讲函数，连续性，可微性。接着我们介绍损失函数，然后讨论机器学习归根于找到复杂的损失函数最小化的点的能力。我们然后讲梯度下降，解释它如何使损失最小。然后简单的讨论自动微分的算法思想。第二节侧重于介绍基于这些数学思想的TensorFlow概念。包括placeholders,scopes,optimiz
  • 自适应限流算法实战 双囍菜菜 #Go高吞吐架构算法Golang
    自适应限流算法实战文章目录自适应限流算法实战一、限流算法演进史：从静态到自适应1.1传统限流算法的致命缺陷1.2自适应限流的革命性突破二、自适应限流核心指标体系2.1黄金四维指标2.2指标融合公式三、经典自适应算法解析3.1TCPBBR带宽自适应算法核心限流应用3.2NetflixConcurrencyLimit梯度下降策略智能探针机制四、AI赋能的智能限流4.1LSTM预测模型架构4.2强化学习
  • 05、反向传播算法（Backpropagation）是如何解决了多层神经网络的参数优化问题的？ 季截 数学之美算法神经网络人工智能
    反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是深度学习的核心技术之一，其通过高效计算梯度并结合梯度下降法，解决了多层神经网络参数优化的计算复杂度难题。以下从原理、数学基础、执行步骤及关键价值四个维度，详细解析其工作机制：一、反向传播的核心目标：高效计算参数梯度在多层神经网络中，参数优化的本质是通过调整权重矩阵W和偏置向量b，使损失函数L最小化。而梯度下降法需要计算损失对所有参数的梯
  • 神经网络中的**正向传播**和**反向传播** 做个专注的工程师 #数据结构与算法神经网络人工智能深度学习
    想象一下你在学习骑自行车：正向传播：就像是你根据当前的平衡感、速度、脚下的路面情况，以及当前你大脑里“应该怎么做”的感觉（这感觉是你之前练习形成的，可以看作是神经网络的参数/权重），来预测接下来车子会向左倒还是向右倒。反向传播与梯度下降：就像是你实际摔倒了（计算出的损失/误差），然后你分析：车子为什么会倒？是因为我身体重心偏左了（某个参数错了）？还是因为车轮打滑了（另一个参数错了）？你根据这个分析
  • 数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全 猫头虎技术团队 已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
    数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后，往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等；如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂，就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础（线性代数、概率统计、微积分）缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
  • 梯度下降路径平滑算法详解（C++） 自动驾驶小卡 规划算法梯度下降平滑算法c++
    算法概述：梯度下降平滑算法是一种常用的路径后处理方法，用于优化通过路径规划算法（如混合A*）得到的初始路径。其基本思想是将路径看作一系列点，然后通过迭代调整这些点的位置，使得路径同时满足平滑性（如曲率小）和安全（远离障碍物）的要求。算法实现关键步骤：1.目标函数：定义一个包含三个部分的目标函数：平滑项：相邻三个点形成的两个向量的夹角变化小（即路径曲率小）紧致项：调整后的点不要偏离原始点太远障碍物项
  • AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践_副本 AI大模型应用实战 C人工智能深度学习ai
    AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要：本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。我们将从“人工智能-机器学习-深度学习”的关系讲起，用“教机器人认猫”的故事串联核心概念，结合生活比喻（如“多层蛋糕”解释神经网络）、数学公式（如梯度下降的“下山游戏”）和Python实战代码（用Keras实现手写数字识别），
  • 机器学习中常用的数据预处理方法 C7211BA 机器学习人工智能
    1.数据清洗方法：处理异常值、重复数据、噪声数据。异常值处理：通过统计方法（如Z-Score、IQR）或可视化检测，选择删除、替换（均值/中位数）或保留。重复数据：直接删除重复样本。优点：提升数据质量，减少模型偏差。缺点：可能误删有用信息或引入人为偏差。场景：金融风控（异常交易检测）、传感器数据清洗。2.特征缩放归一化（Min-MaxScaling）将数据缩放到[0,1]区间。优点：加速梯度下降，
  • 程序员转向人工智能 CoderIsArt 机器学习与深度学习人工智能
    以下是针对程序员转向人工智能（AI）领域的学习路线建议，分为基础、核心技术和进阶方向，结合你的编程背景进行优化：1.夯实基础数学基础（选择性补足，边学边用）线性代数：矩阵运算、特征值、张量（深度学习基础）概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验微积分：梯度、导数（优化算法核心）优化算法：梯度下降、随机梯度下降（SGD）学习资源：3Blue1Brown（视频）、《程序员的数学》系列编程工具Python
  • Pytorch框架——自动微分和反向传播 Xyz_Overlord pytorch人工智能python
    一、自动微分概念自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是一种利用计算机程序自动计算函数导数的技术，它是机器学习和优化算法中的核心工具（如神经网络的梯度下降），通过反向传播计算并更新梯度。计算梯度的目的是更新权重w和b，，其中value是梯度值，学习率需要提前指定，求导计算梯度，前面我们学过了手动求导，这次使用自动微分的方法，来简化我们的工作量。注意：1.w和b一定是可自
  • 逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
    逻辑回归中的损失函数：交叉熵损失详解与推导关键词：逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要：本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数，从信息论基础出发，逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式，结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导，辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数，阐释交叉熵在分类问题中的独
  • AI人工智能优化：梯度下降算法的参数调优指南 AI原生应用开发 人工智能算法ai
    AI人工智能优化：梯度下降算法的参数调优指南关键词：梯度下降、学习率、批量大小、参数调优、机器学习优化、收敛速度、过拟合摘要：梯度下降是机器学习的“引擎”，但它的性能高度依赖参数调优——就像开车时需要调整油门和方向盘。本文用“爬山找宝藏”的故事贯穿全文，从核心概念到实战调参，手把手教你理解学习率、批量大小、迭代次数等关键参数的作用，掌握让模型“又快又准”收敛的调优技巧。背景介绍目的和范围你是否遇到
  • 机器学习与深度学习20-数学优化 my_q 机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
    目录前文回顾1.梯度下降的基本原理2.什么是损失函数？3.随机梯度下降和小批量梯度下降4.什么是学习率5.优化算法中的收敛性6.常用的数学优化算法前文回顾上一篇文章链接：地址1.梯度下降的基本原理梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于对目标函数进行最小化或最大化。其基本原理是通过迭代更新模型参数，沿着目标函数的负梯度方向逐步调整参数值，直到达到局部最优解。在机器学习中
  • 梯度下降相关 亲持红叶 最优化相关深度学习人工智能机器学习transformer
    文章目录梯度下降梯度下降随机梯度下降小批量随机梯度下降对比原始梯度下降的缺陷梯度下降梯度下降最简单的迭代求解算法选取开始点x0\mathbf{x}_0x0，对t=1,…,Tt=1,\ldots,Tt=1,…,Txt+1=xt−η∇f(xt)\mathbf{x}_{t+1}=\mathbf{x}_{t}-\eta\nablaf\left(\mathbf{x}_{t}\right)xt+1=xt−η∇
  • 斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture2-线性回归+梯度下降+正规方程组 Teeyohuang 机器学习CS229-吴恩达机器学习笔记CS229吴恩达机器学习
    声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture2这一节主要讲的是三个部分的内容：·LinearRegression（线性回归）·GradientDescent（梯度下降）·NormalEquations（正规方程组）1、线性回归首先给了一个例子，如
  • Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例 点云SLAM 算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
    Levenberg-Marquardt（LM）算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法，它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数：min⁡x f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
  • 04 Deep learning神经网络编程基础 梯度下降 --吴恩达 狂小虎 系统学习pythonDeepLearning深度学习神经网络人工智能
    梯度下降在深度学习的应用梯度下降是优化神经网络参数的核心算法，通过迭代调整参数最小化损失函数。核心公式参数更新规则：θt+1=θt−η∇J(θ
  • AI应用工程师面试 道亦无名 面试人工智能
    技术基础简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器能够模拟人类的智能行为。机器学习是人工智能的一个子集，它专注于开发算法和模型，让计算机能够从数据中学习规律并进行预测。深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来自动学习数据的特征表示，具有强大的特征提取能力，能够处理复杂的非线性问题。解释梯度下降算法的原理。梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。
  • 4）自适应滤波（一）[LMS算法] 咕噜咕噜day 语音信号处理自适应滤波器LMS与变种维纳滤波
    目录一.LMS算法1.滤波器——改变信号频谱模拟滤波器：数字滤波器：2.自适应滤波器简介自适应滤波器：非自适应滤波器：自适应滤波器应用：自适应滤波场景：自适应滤波处理逻辑（处理非平稳信号）：3.N阶线性系统：4.维纳滤波器（Wiener）基本推导：优缺点：5.基本LMS算法动机：标准LMS算法的执行流程：LMS算法的基本思想——梯度下降LMS算法的优缺点：LMS算法的改进思路：6.BlockLMS
  • 推荐算法八股 仙尊方媛 推荐算法机器学习人工智能数据挖掘深度学习算法
    跑路了，暑期0offer，华为主管面挂了，真幽默，性格测评就挂了居然给我一路放到主管面，科大迅飞太嚣张，直接跟人说后面要面华为，元戎启行，学了C++后python完全忘了怎么写，挺尴尬的，一面挂，想着做视觉后面也找不到工作，跑路，科大和元戎的面试官都挺好的，华为技术面感觉面完啥也没学到，再见，计算机视觉1.求x的平方根，梯度下降法defgradient_descent_sqrt(a,eta=0.0
  • 【高斯拟合最终篇】Levenberg-Marquardt（LM）算法 白码思 算法机器学习人工智能
    Levenberg-Marquardt（LM）算法是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优化方法，特别适合非线性最小二乘问题，如高斯函数拟合。它通过引入阻尼因子（dampingfactor）平衡高斯-牛顿法的快速收敛和梯度下降法的稳定性。以下是基于之前的gaussian_fit.py，加入LM算法实现高斯拟合的Python示例，包含计算公式、代码和可视化结果，与高斯-牛顿法和梯度下降法的结果对比。计
  • 【高斯函数拟合】高斯-牛顿法与梯度下降法的 Python 实现 白码思 python开发语言
    高斯函数广泛应用于数据分析、信号处理等领域，其形式为f(x)=Aexp⁡(−(x−μ)22σ2)f(x)=A\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)f(x)=Aexp(−2σ2(x−μ)2)，其中AAA是幅度，μ\muμ是均值，σ\sigmaσ是标准差。本文通过Python实现高斯-牛顿法和梯度下降法来拟合高斯函数，并比较两种方法的性能。背景给定一
  • 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题 何必如此 jsp超链接文件下载窗口
    生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
  • 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
    在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识： 首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
  • linux上独立安装部署spark daizj linux安装spark1.4部署
    下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装   1）首先安装JDK   下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz     然后配置 ~/.bashrc&nb
  • Java 字节码之解析一 周凡杨 java字节码javap
        一： Java 字节代码的组织形式   类文件 {     OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
  • java各种小工具代码 g21121 java
    1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
  • 加快FineReport报表设计的几个心得体会 老A不折腾 finereport
    一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！ 二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
  • mysql linux启动与停止 墙头上一根草
    如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动：service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inin
  • Spring中事务管理浅谈 aijuans spring事务管理
    Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理 拿一个XML举例 [html]  view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
  • php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 alxw4616
    php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.   调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.        
  • 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题) 百合不是茶 对象的传递与调用技巧
        类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看   为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)   类和对象的基础概念:   JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
  • JDK1.5 AtomicLong实例 bijian1013 javathreadjava多线程AtomicLong
    JDK1.5 AtomicLong实例 类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。  
  • 自定义的RPC的Java实现 bijian1013 javarpc
            网上看到纯java实现的RPC，很不错。         RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
  • 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
    什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
  • 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL bit1129 shell
    在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作   1. 操作Hive中已存在的表   [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
  • F5　往header加入客户端的ip ronin47
    when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{         HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
  • java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
  • mongoDB 索引 开窍的石头 mongoDB索引
    在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引       得到当前查询的索引信息      db.user.find(_id:12).explain();        cursor: basicCoursor 指的是没有索引  &
  • [硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
      从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内    所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。    每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)    坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席       电脑的机箱
  • 基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
    后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统 轻量级企业网站管理系统 运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览 系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应 响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
  • Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms事务承认MQacknowledge
    JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
  • Centos添加硬盘完全教程 dcj3sjt126com linuxcentoshardware
    Linux的硬盘识别: sda        表示第1块SCSI硬盘 hda       表示第1块IDE硬盘 scd0      表示第1个USB光驱 一般使用“fdisk -l”命
  • yii2 restful web服务路由 dcj3sjt126com PHPyii2
    路由 随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。 在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
  • MongoDB查询(4)——游标和分页[八] eksliang mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标         数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制，从shell中定义一个游标非常简单，就是将查询结果分配给一个变量（用var声明的变量就是局部变量），便创建了一个游标，如下所示： > var
  • Activity的四种启动模式和onNewIntent() gundumw100 android
    Android中Activity启动模式详解 　　在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。 　　Android总Activity的启动模式分为四种： Activity启动模式设置： <acti
  • 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini htmlWebhtml5csscss3
    在线预览：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm   代码如下：   <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
  • 读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcatWebservlet网络应用网络协议
    Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口，所有的Servlet 类（抽象的或者自己写的）都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法，其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。     先看javax.servlet.servlet接口源码：  package
  • JAVA进阶：VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换 snoopy7713 javaVOHibernatepo
      PO即 Persistence Object　　VO即 Value Object 　VO和PO的主要区别在于：　　VO是独立的Java Object。　　PO是由Hibernate纳入其实体容器（Entity Map）的对象，它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体，PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。 　实际上，这个VO被用作Data Transfer
  • mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据（信息量） qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 1 */ { "_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
  • java之18天 常用的类(一) Luob. MathDateSystemRuntimeRundom
    System类 import java.util.Properties; /** * System: * out:标准输出,默认是控制台 * in:标准输入,默认是键盘 * * 描述系统的一些信息 * 获取系统的属性信息:Properties getProperties(); * * * */ public class Sy
  • maven wuai maven
    1、安装maven：解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path 2、创建maven_home文件夹，创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml，在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹 3、编写类，在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹，将此类放入最后一级文件夹 4、进入mvn_ch01 4.1、mvn compile ,执行后会在
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他